Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії

Описано задачу визначення параметрів лінійної регресії у формі задачі мінімізації негладкої функції, що являє собою Lp-норму вектора-нев’язки системи лінійних рівнянь. Наведено загальна схема алгоритма методу еліпсоїдів для мінімізації цієї функції при довільному значенні параметра p ≥ 1. Описано сп...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2020
Main Author: Стовба, В.О.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
Series:Кібернетика та комп’ютерні технології
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173148
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії / В.О. Стовба // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 3. — С. 14-24. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-173148
record_format dspace
fulltext
spelling nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1731482025-02-09T12:02:20Z Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії Метод эллипсоидов для нахождения параметров линейной регрессии Ellipsoid Method for Linear Regression Parameters Determination Стовба, В.О. Методи оптимізації та екстремальні задачі Описано задачу визначення параметрів лінійної регресії у формі задачі мінімізації негладкої функції, що являє собою Lp-норму вектора-нев’язки системи лінійних рівнянь. Наведено загальна схема алгоритма методу еліпсоїдів для мінімізації цієї функції при довільному значенні параметра p ≥ 1. Описано спосіб запису задачі апроксимації спостережень квадратичною функцією як задачі визначення параметрів лінійної регресії. Проаналізовано результати обчислювальних експериментів для двох прикладів апроксимації спостережень лінійною та квадратичною функціями з використанням алгоритму методу еліпсоїдів. Цель работы. Расширить алгоритм на базе метода эллипсоидов для решения задачи определения параметров линейной регрессии для произвольных значений параметра p ≥ 2 так, чтобы при больших значениях p решение задачи совпадало с решением, полученным минимаксным методом, который соответствует значению p= ∞. Описать формулировку задачи аппроксимации наблюдений квадратичной функцией как задачи определения параметров линейной регрессии. Проанализировать результаты работы алгоритма для большого количества наблюдений и выбросов. Сравнить результаты работы минимаксного метода и метода эллипсоидов для задачи определения параметров линейной регрессии при больших значениях параметра p. The purpose of the paper is to extend the algorithm based on the ellipsoid method for a linear regression parameters determination problem with an arbitrary value of parameter p ≥ 2 so that under big values of p the solution of the problem equals minimax method solution, which corresponds to p= ∞ case. To describe the formulation of observation approximation problem with quadratic function as linear regression parameters determination problem. To analyze algorithm work results for great number of observations and outliers. To compare the minimax method and the ellipsoid method algorithm work results for linear regression parameters determination problem with big values of parameter p. 2020 Article Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії / В.О. Стовба // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 3. — С. 14-24. — Бібліогр.: 10 назв. — укр. 2707-4501 DOI:10.34229/2707-451X.20.3.2 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173148 519.85 uk Кібернетика та комп’ютерні технології application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
topic Методи оптимізації та екстремальні задачі
Методи оптимізації та екстремальні задачі
spellingShingle Методи оптимізації та екстремальні задачі
Методи оптимізації та екстремальні задачі
Стовба, В.О.
Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
Кібернетика та комп’ютерні технології
description Описано задачу визначення параметрів лінійної регресії у формі задачі мінімізації негладкої функції, що являє собою Lp-норму вектора-нев’язки системи лінійних рівнянь. Наведено загальна схема алгоритма методу еліпсоїдів для мінімізації цієї функції при довільному значенні параметра p ≥ 1. Описано спосіб запису задачі апроксимації спостережень квадратичною функцією як задачі визначення параметрів лінійної регресії. Проаналізовано результати обчислювальних експериментів для двох прикладів апроксимації спостережень лінійною та квадратичною функціями з використанням алгоритму методу еліпсоїдів.
format Article
author Стовба, В.О.
author_facet Стовба, В.О.
author_sort Стовба, В.О.
title Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
title_short Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
title_full Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
title_fullStr Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
title_full_unstemmed Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
title_sort метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2020
topic_facet Методи оптимізації та екстремальні задачі
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173148
citation_txt Метод еліпсоїдів для знаходження параметрів лінійної регресії / В.О. Стовба // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 3. — С. 14-24. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.
series Кібернетика та комп’ютерні технології
work_keys_str_mv AT stovbavo metodelípsoídívdlâznahodžennâparametrívlíníjnoíregresíí
AT stovbavo metodéllipsoidovdlânahoždeniâparametrovlinejnojregressii
AT stovbavo ellipsoidmethodforlinearregressionparametersdetermination
first_indexed 2025-11-25T22:47:39Z
last_indexed 2025-11-25T22:47:39Z
_version_ 1849804308743192576